• یک الگوریتم جدید ممتیک خودتطبیقی مبتنی بر عدم قطعیت متقارن برای انتخاب ویژگی

    جزئیات بیشتر مقاله
    • تاریخ ارائه: 1393/09/05
    • تاریخ انتشار در تی پی بین: 1393/09/05
    • تعداد بازدید: 1082
    • تعداد پرسش و پاسخ ها: 0
    • شماره تماس دبیرخانه رویداد: -
    مسئله انتخاب ویژگی درگیر تعریف ویژگی های ارزنده و جداسازی آنها براساس میزان ارزندگی شان برای طبقه بندی بهتر مجموعه داده ها است. که این مهم با حذف ویژگی های افزونه، بی ارزش و نویزی صورت می گیرد. بنابراین برای تحلیل بهتر داده ها نیاز به انتخاب بهترین مجموعه از ویژگی هاست که بتواند به دقت قابل قبولی در پردازش پایگاه داده و کاوش روابط معنادار بین ویژگی ها برسد. در این مقاله یک الگوریتم ممتیک جدید برای حل مسائل انتخاب ویژگی ارائه شده است که بر پایه جستجوی سراسری الگوریتم ازدحام ذرات (pso) و جستجوی محلی مبتنی بر عدم قطعیت متقارن (su) است. همچنین برای تعیین روش گسسته سازی مناسب و بهتر از چهار روش گسسته سازی مختلف به صورت خود تطبیقی استفاده شده است. نتایج حاصله از ارزیابی عملکرد روش پیشنهادی بر روی مجموعه داده های مختلف، نشان دهنده کارایی روش مزبور در داده های با ابعاد بالا در مقایسه با نسخه های دیگر می باشد.

سوال خود را در مورد این مقاله مطرح نمایید :

با انتخاب دکمه ثبت پرسش، موافقت خود را با قوانین انتشار محتوا در وبسایت تی پی بین اعلام می کنم
مقالات جدیدترین رویدادها
مقالات جدیدترین ژورنال ها